Conversational AI: Die wichtigsten UX-Tipps und Best Practices für Chatbots

Worauf sollte generell bei der Chatbot-Erstellung geachtet werden?

Da wir uns in UX-Projekten immer wieder mit der Chatbot-Optimierung beschäftigen, möchten wir die gängigsten Best Practices und einen allgemeinen Status quo aus unserer Sicht mit Ihnen teilen, damit so etwas nicht (mehr so häufig) passiert:

Kaufen oder kündigen? Manchmal ergibt eine gute FAQ-Seite mehr Sinn als ein nicht ausgereifter Chatbot.

Conversational AI: Das sollten Sie grundsätzlich über Chatbot-Lösungen wissen

Falls Sie mit dem Begriff Conversational AI bereits vertraut sind, können Sie gerne in den nächsten Abschnitt wechseln.

Chatbots sind mittlerweile aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken und weit mehr als ein UX-Trend. Ganz gleich, ob wir langwieriges Suchen auf Websites vermeiden wollen, Telefon-Dauerschleifen umgehen oder einfach nur zügig eine Antwort auf unsere dringendste Frage suchen – immer mehr Menschen wählen die schnelle Kommunikation mit Chatbots.

Für Unternehmen liegen die Vorteile klar auf der Hand:

• Sales- und After-Sales-Möglichkeiten können breiter geschöpft,
• der Customer-Support entlastet,
• das Marketing unterstützt,
• kritische Anfragen schneller bearbeitet und weitergeleitet,
• und personalisiertere Kundenerlebnisse geschaffen werden.

Um das personalisierte und positive Kundenerlebnis durch digitale Assistenten zu verbessern, wird dabei immer stärker auf künstliche Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) zurückgegriffen.

Der digitale Assistent Aura von o2 hilft Bestandskunden bei der zügigen Beantwortung relevanter Fragen und geht bereits über einen simplen Klick-Bot hinaus. Bild: o2

Daher rückt die Bezeichnung Conversational AI immer mehr ins Zentrum, wenn man von Chatbots spricht. Im Grunde handelt es sich bei Conversational AI längst um keine Zukunftsvision mehr – wie es auch die Analyse der besten digitalen Assistenten 2022 zeigt.

Im Alltag treffen wir bereits auf verschiedene Arten von Conversational AI:

• AI als Suche – Schlagworte werden erkannt und entsprechende Inhalte ausgespielt.
• AI als Formular – Die Intentionen der User werden durch die Eingaben im Freitextfeld analysiert und entsprechende Lösungen ausgespielt.
• AI als Chatbot und Messenger – Eingaben werden vom System interpretiert. Durch das Stellen weiterer Fragen leitet der Bot die User in ihrer Journey weiter.

Egal ob „Frag Magenta“ der Telekom, der digitale Assistent der HUK24 oder Aura von o2 – insbesondere Enterprise Companies setzen längst auf Conversational AI und entwickeln diese beständig weiter, um Nutzerziele besser zu erfüllen und Business-Ziele zu erreichen.

Für welche Use Cases sich Chatbots besonders eignen

Chatbots besitzen den logischen Vorteil, dass sie 24/7 erreichbar sind (wenn alles funktioniert). Daher gibt es klassische Use Cases, für die sich Chatbots immer anbieten:

• Informationen verteilen (ähnlich einer FAQ-Seite)
• Zur Dokumentenbereitstellung
• Als Beschwerdeaufnahme
• Als geleitete Formular-Unterstützung
• Als Support (wenn gut trainiert)

Warum Unternehmen (und User) häufig schlechte Erfahrungen mit Chatbot-Lösungen machen

Wenn Unternehmen schlechte Erfahrungen mit Chatbots machen, dann gilt dies ebenfalls für ihre User. Auch, wenn es bereits gute Chatbot-Beispiele (auf dem deutschen Markt z.B. Frag Magenta) gibt, die uns manchmal grübeln lassen, ob wir mit einer Maschine oder einem Menschen kommunizieren, existieren wahrscheinlich wesentlich mehr schlechtere Beispiele.

Warum scheitern also noch so viele Unternehmen an der eigenen Chatbot-Entwicklung?

Eine schlechte Chatbot-Erfahrung, egal ob User- oder unternehmensseitig, hat im Kern eigentlich nur 2 Gründe:

1. Die Chat-Bot-Lösung ist mangelhaft = beschränkte Conversational-Plattform
2. Das Kommunikationsdesign ist nicht ausgereift = schlechtes Conversational Design

1. Beschränkte Conversational-Plattform

Auch wenn uns viele Chatbot-Tools versprechen, dass wir einen Chatbot in unter 5 Minuten aufsetzen können, wird die tatsächliche User-Experience, sprich, was der Bot für den Kundendialog bedeutet, dabei viel zu häufig außen vor gelassen. Sicherlich kann jeder einen Klick-Bot erstellen, der Fragen wie: „Wie lauten die Öffnungszeiten“ beantwortet. Wenn dies den aktuellen Zielen und Anforderungen entspricht, ok…

Wenn wir jedoch eine natürliche Unterhaltung anstreben, sollten wir vorher akribisch prüfen, ob die Conversational-Plattform unseren Anforderungen auch genügt. Denn Conversational bedeutet eben auch konversationsfähig.

Viele Chatbots verhalten sich noch immer wie ein einfacher Klick-Bot. Sie führen die Unterhaltung nach einem engen Schema und bieten Usern keinen Raum, ihr Anliegen tatsächlich gelöst zu bekommen.

Beispiel Dr. Oetker Produktfinder, der in diesem Beispiel keine Produkte findet.

Daher ist es bei der Erstellung eines Chatbots wichtig, keinen Klick-Bot zu erstellen, der die User führt, sondern auch darauf zu achten, dass User umgekehrt die Unterhaltung in die eigenen Hände nehmen können, und der Bot diese Bedürfnisse (User-Fragen) erkennt und entsprechend darauf eingeht.

Ziel sollte es also sein, eine fähige technische Conversational-Plattform zu evaluieren, die unseren Bedürfnissen an eine menschliche Kommunikation entspricht, aber auch ein gutes internes Routing (wie werden Meldungen erfasst und ggf. an einen Mensch weitergeleitet) sicherstellt.

2. Schlechtes Conversational-Design

Was wir ebenfalls häufig erleben ist, dass bestehende Vorgehensweisen einfach 1 zu 1 übernommen werden. So werden Formular-Abfragen oder häufige Support-Anfragen einfach im Bot übernommen, anstatt die Chatbot-Kommunikation neu zu durchdenken.

Eine schlechte Chatbot-Erfahrung hat also nichts damit zu tun, dass die Technik im Allgemeinen dafür nicht bereit ist, denn die richtigen Chatbot-Tools sind es längst. Sie hat auch nichts damit zu tun, dass die User noch nicht bereit sind, denn auch sie sind es.

Schlechtes Conversational-Design ist häufig das Ergebnis, welches wir auch aus anderen Bereichen kennen. Das ein Developer kein Webdesign und der Designer nicht die Texte schreiben sollte haben wir verstanden – warum sollten wir dann davon ausgehen, dass jeder auf einmal Conversational-Design kann?

Beim Conversational-Design ist es daher essenziell im Kontext von Sprache, UX-Writing, Linguistik und Konversationsstruktur zu denken und diese Gebiete an diejenigen Menschen abzugeben, deren Schwerpunkte Sprache und eben UX sind. Nur so können wir sicherstellen, dass wir eine menschlich-nahe Unterhaltung mit unseren Usern erreichen.

Lieber eine gute FAQ-Seite, als ein schlechter Chatbot.

Falls der Chatbot lediglich Dokumente bereitstellen oder zu Support-Anfragen weiterleiten soll, übernehmen dies die meisten Chatbots gut. Aber, sie werden viel zu oft auch zum Wissenstransfer genutzt und hier entstehen dann häufig Probleme, weil das Format keine wirkliche komplexe Informationsdarstellung zulässt oder es für User sehr nervig ist, innerhalb des Bots nach Texten und den richtigen Informationen zu suchen.